图像加速处理库Simd

最新推荐文章于 2025-07-07 08:23:22 发布
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分类专栏： 人脸检测
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优势：

（1）纯c++源码，无任何第三方依赖，并且支持opencv

（2）针对不同的cpu做过专门的SSE,AVX,NEON加速,速度比opencv快

（3）支持跨平台，windows,linux,android,ARM

 

下面的例子是自带的一个人脸检测的测试，UseFaceDetection.cpp，

 

测试效果：I7 7700HQ

 

VGA(640*480):11MS               opencv_cascade(最小窗口30*30):40MS

720P(1280*720):11MS            opencv_cascade(最小窗口30*30):90MS

1080P(1920*1080):10MS       opencv_cascade(最小窗口30*30):240MS

 

速度很快，精度的话，对倾斜的人脸检测效果不是很好，也是传统方法的一个缺陷了，对于上面的标准格式的话检测时间基本稳定，对于非标准的分辨率，时间会相对增加3MS的样子。相比opencv的cascade方法，速度快，并且稳定，cascade模型为haarcascade_frontalface_alt2.xml。

 

Reference：

https://github.com/ermig1979/Simd

 

SIMD在图像处理中的应用及汇编优化
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使用SIMD的C ++图像处理和机器学习库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON for ARM。-C/C++开发
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使用SIMD的C ++图像处理库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON for ARM。 简介Simd库是一个免费的开源图像处理和机器学习库，专为C和C ++程序员设计。 它为图像处理提供了许多有用的高性能算法，例如：像素格式转换，图像缩放和过滤，从图像中提取统计信息，运动检测，对象检测（HAAR和LBP分类器级联）和分类，神经网络。 通过使用不同的SIMD CPU扩展来优化算法。
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qq2745567641的博客
07-07 1228
本文深入探讨了SIMD（单指令多数据）技术在提升计算性能中的关键作用。首先介绍了SIMD的基本概念与发展历程，从早期的MMX到现代AVX-512指令集的演进。随后详细解析了Intel和ARM平台的SIMD指令集特点与适用场景。在编程模型方面，重点阐述了内联函数、自动向量化和汇编三种实现方式的技术特点与适用条件。最后提供了性能优化的核心原则，包括最大化并行度、优化数据布局等实用建议，并辅以矩阵乘法优化示例，帮助开发者充分利用SIMD技术提升计算密集型应用的性能。
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pixel:C和SIMD进行图像处理，有时比OpenCV更快
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